По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
@media screen and (max-width: 736px){
.video-container {
position: relative;
padding-bottom: 56.25%;
padding-top: 30px;
height: 0;
overflow: hidden;
}
.video-container iframe {
position: absolute;
top:0;
left: 0;
width: 100%;
height: 100%;
}}
Как думаешь, какой язык программирования сейчас самый популярный? Если погуглить, то окажется, что это Python.
А почему так, мы сейчас расскажем и покажем.
Начнем с произношения - как его называть? Питон? Писон? Пистон? Можно и так, но правильно будет Пайтон, потому что его создатель Гвидо Ван Россум, назвал его в честь популярной комедийной группы Монти Пайтон, а точнее их шоу “Летающий цирк Монти Пайтона”, так что чешуйчатые тут не причем.
Почему мы слышим про Python из каждого утюга? В чем секрет его популярности? Дело в том, что он используется не только разработчиками, а еще очень популярен среди математиков, аналитиков, ученых, сетевых инженеров, сисадминов, хакеров и даже бухгалтеров. Для программиста, такое большое сообщество — это гигантский плюс - не знаешь, как решить задачу? Спроси или найди готовое решение на Stack Overflow, там это уже проходили и обсудили.
Популярность Python также объясняет его простота освоения. Даже если ты очень далек от айти, а при виде кода у тебя потеют ладошки, то чилл - изучение пайтона не составит для тебя большой сложности - он имеет простую структуру и синтаксис. А все благодаря его философии, которая заложена в основу языка:
Красивое лучше, чем уродливое.
Явное лучше, чем неявное.
Простое лучше, чем сложное.
Сложное лучше, чем запутанное
Порог вхождения в Python низкий, потому что это очень дружелюбный для новичков язык программирования
Пайтон применяют для самых разных задач: анализ данных и их визуализация, искусственный интеллект, машинное обучение, автоматизация процессов, да что угодно!
Теперь чутка техники: Python это высокоуровневый интерпретируемый язык программирования общего назначения. Не пугайся, все просто. Смотри:
Высокоуровневый означает, что тебе не нужно в деталях знать, как работает компьютер. Это как со смартфоном - тебе не нужно понимать как работает транзистор и что такое “лавинный пробой”, чтобы послушать на нем треки. Ну и по сравнению с другими языками, работа с памятью происходит автоматически, нам не нужно предварительно выделять ее и освобождать - спасибо встроенному “сборщику мусора”
Интерпретируемый - когда ты допишешь на Python свой первый скайнет, его будет нужно преобразовать в машинный язык, который сможет понять компьютер. Да - да, компьютер сам по себе твою писанину не поймет. Именно для этого используется интерпретатор Python, который при выполнении программы превращает написанный тобой код построчно, по одной за раз, в машинный код. А компилируемые языки, такие как Java, используют компилятор, который компилирует весь исходный код целиком перед выполнением твоей программы.
Общего назначения означает, что использовать Python можно в различных областях, ну как мы уже и говорили: веб, десктоп и мобильные приложения, тестирование, работа с данными, работа с большими данными (big data), искусственный интеллект и машинное обучение, автоматизация и даже игры на нем писать можно!
Так это вроде у всех есть, нет? Неа, например есть целевые языки, такие как SQL, который можно использовать только для запроса данных из реляционных баз данных.
Пайтон является объектно-ориентированным языком (ООП) программирования. Если кратко, то ООП - это когда вся программа рассматривается как набор взаимодействующих друг с другом объектов, где каждый объект имеет свои свойства и поведение.
А если ты уже прогаешь на другом языке, то смотри, что в пайтоне особенно круто: он строго типизированный - это означает, что значения переменных не будут неожиданно изменяться
Но при этом динамически типизированный, следовательно нам не нужно указывать тип переменной каждый раз.
А еще: забудь про точки с запятой! Вместо этого тут используются отступы, чтобы определить блоки кода. И да, фигурные скобки в этом случае, как видишь, тоже не нужны.
Также стоит заметить то что пайтон это кроссплатформенный язык программирования, что значит что мы можем писать и запускать свой код на Windows, Linux, MacOS и прочих!
Ну и не в последнюю очередь благодаря своей популярности, Python имеет огромную экосистему библиотек, фреймворков и инструментов которые упростят работу и расширят ваши возможности при написании кода.
Для примера можно назвать популярные Tensorflow и PyTorch для машинного обучения, Django и Flask для веб приложений, Pandas для дата сайенса, Selenium для тестирования и NumPy для сложных вычислений. А для установки всех этих дополнительных крутых штук используется специальный менеджер пакетов, котороый называетися pip.
Кстати, у нас есть курс по Python с нуля! Пройди бесплатный вводный урок, в котором ты напишешь свою первую программу, да еще и с графическим интерфейсом, после чего сможешь ее показывать всем вокруг и говорить “знаете, я и сам в каком-то роде тоже пайтон разработчик”
Давно прошли те времена, когда «база данных» представляла собой единую СУБД на основе реляционной модели данных, которую обычно устанавливали на самом мощном сервере в центре обработки данных. Такая база данных могла обслуживать все виду запросов – OLTP (On-Line Transaction Processing – обработка транзакций в режиме реального времени), OLAP (On-Line Analytical Processing – аналитическая обработка данных в режиме реального времени) – все, что нужно для бизнеса.
В настоящее время базы данных работают на самом обычном оборудовании, они также стали более сложными с точки зрения высокой доступности и более специализированными для обработки определенного типа трафика. Специализация позволяет добиться гораздо большей производительности баз данных – все оптимизировано для работы с определенным типом данных: оптимизатор, механизм хранения, даже язык может быть не SQL, как это бывает обычно. Он может быть основан на SQL с некоторыми расширениями, которые позволяют более эффективно манипулировать данными, или может быть чем-то абсолютно новым, созданным с нуля.
На сегодня мы имеем аналитические столбчатые базы данных, такие как ClickHouse или MariaDB AX, платформы обработки и анализа больших данных, такие как Hadoop, решения NoSQL, такие как MongoDB или Cassandra, хранилища данных типа «ключ-значение», такие как Redis. Мы также имеем базы данных временных рядов, такие как Prometheus или TimeScaleDB. Это именно то, на чем мы акцентируем внимание в данной статье. Базы данных временных рядов (Time Series Databases) – что это такое и зачем вам нужно еще одно хранилище данных в своей среде.
Для чего нужны базы данных временных рядов?
Как видно из названия, базы данных временных рядов предназначены для хранения данных, которые изменяются со временем. Это могут быть абсолютно любые данные, собранные с течением времени. Это могут быть метрические показатели, собранные из некоторых систем – все системы трендов являются примерами данных временных рядов.
Каждый раз, когда вы смотрите на информационные панели в ClusterControl, на самом деле вы видите визуальное представление временных рядов, хранящихся в Prometheus – базе данных временных рядов.
Временные ряды не ограничиваются метрическими показателями базы данных. Метриками может быть что угодно – изменение потока людей, входящих в торговый центр, с течением времени, изменение трафика в городе, использование общественного транспорта в течение дня, течение воды в реке или ручье, количество энергии, вырабатываемое водной установкой – все это и все остальное, что можно измерить во времени, является примером временных рядов. Такие данные можно запросить, построить, проанализировать, чтобы найти корреляционную зависимость между различными метриками.
Структура данных в базе данных временных рядов
Как вы понимаете, самая важная составляющая данных в базе данных временных рядов – это время. Существует два основных способа хранения данных. Первый способ чем-то похож на хранилище «ключ-значение» и выглядит так:
Метка времени
Метрика 1
2019-03-28 00:00:01
2356
2019-03-28 00:00:02
6874
2019-03-28 00:00:03
3245
2019-03-28 00:00:04
2340
Проще говоря, для каждой метки времени имеется некоторое значение метрики.
Второй способ подразумевает хранения большего числа показателей. Вместо того, чтобы хранить каждую метрику в отдельной таблице или коллекции, их можно хранить вместе.
Метка времени
Метрика 1
Метрика 2
Метрика 3
Метрика 4
Метрика 5
2019-03-28 00:00:01
765
873
124
98
0
2019-03-28 00:00:02
5876
765
872
7864
634
2019-03-28 00:00:03
234
7679
98
65
34
2019-03-28 00:00:04
345
3
598
0
7345
Такая структура данных, когда все метрики связаны, позволяет более эффективно запрашивать данные. Вместо того, чтобы читать несколько таблиц и объединять их для получения всех метрик, достаточно прочитать лишь одну единственную таблицу, чтобы подготовить данные к обработке и представлению.
У вас может возникнуть вопрос – что же здесь нового? Чем эта база данных отличается от обычной таблицы в MySQL или в любой другой реляционной базе данных? Да, действительно, конструкция таблиц очень похожа. Однако есть существенные различия в рабочей нагрузке, которые могут существенно повысить производительность, если хранилище данных предназначено для использования такого рода таблиц,
Временные ряды, как правило, только растут. Маловероятно, что вы будете обновлять старые данные. Чаще всего строки в таблице не удаляются, однако вам может понадобиться какая-то агрегация данных с течением времени. Если принять это при проектировании внутреннего устройства базы данных, то этот факт будет иметь существенное расхождение в сравнении со «стандартными» реляционными (и не реляционными) базами данных, предназначенными для обработки транзакций в режиме реального времени. Что здесь является наиболее важным, так это способность последовательно хранить большие объемы данных, поступающих со временем.
Можно, конечно, использовать РСУБД для хранения временных рядов, но она не оптимизирована для этого. Данные и индексы, сгенерированные на ее основе, могут стать слишком большими, и запросы будут проходить очень медленно. Механизмы хранения данных, используемые в СУБД, предназначены для хранения различных типов данных. Обычно они оптимизированы для рабочей нагрузки обработки транзакций в режиме реального времени, которая включает в себя частое изменение и удаление данных. В реляционных базах данных также часто отсутствуют специализированные функции и функции, предназначенные для обработки временных рядов. Мы уже упоминали, что вы вероятно столкнетесь с необходимостью агрегировать данные, полученные ранее какой-то временной метки. Вы также можете иметь возможность легко запускать некоторые статистические функции для ваших временных рядов, чтобы сглаживать их, определять и сравнивать тренды, интерполировать данные и многое другое. Здесь, например, вы можете найти некоторые функции, которые Prometheus предоставляет пользователям.
Примеры баз данных временных рядов
На рынке существует множество баз данных временных рядов, поэтому, естественно, что рассмотреть все мы не сможем. Но мы все же хотели привести несколько примеров баз данных временных рядов, которые, возможно, вам уже знакомы или которые вы уже, возможно, используете (сознательно или нет).
InfluxDB
InfluxDB была разработана компанией InfluxData. Это база данных временных рядов с открытым исходным кодом, написанная языке программирования Go. Хранилище данных позволяет вводить запросы данных на языке, подобном SQL, что позволяет разработчикам легко интегрировать эту базу данных в свои приложения. InfluxDB также может работать как часть коммерческого решения, которое охватывает весь стек, предназначенный для обеспечения процесса обработки данных временных рядов, полнофункциональной высоко доступной средой.
Prometheus
Prometheus – это еще один проект с отрытым исходным кодом, который также написан на языке программирования Go. Он обычно используется в качестве серверной части для различных инструментов и проектов с открытым исходным кодом, например, Percona Monitoring and Management. Prometheus также является наилучшим вариантом для ClusterControl.
Prometheus можно развернуть из ClusterControl с целью хранения данных временных рядов, собранных на серверах баз данных, контролируемых и управляемых ClusterControl:
Prometheus широко используется в мире Open Source, поэтому его довольно легко интегрировать в уже существующую среду с помощью нескольких экспортеров.
RRDtool
Это один из примеров базы данных временных рядов, которую многие используют, даже не подозревая об этом. RRDtool – это достаточно популярный проект с открытым исходным кодом для хранения и визуализации временных рядов. Если вы хоть раз использовали Cacti, то и RRDtool вы тоже использовали. Если вы разработали свое собственное решение, вполне вероятно, что и здесь вы тоже использовали RRDtool в качестве серверной части для хранения данных. Сейчас RRDtool, возможно, не так популярен, как это было в 2000-2010 годах. В те годы это был самый распространенный способ хранения временных рядов. Забавный факт – ранние версии ClusterControl использовали именно RRDtool.
TimeScale
TineScale – это база данных временных рядов, разработанная на основе PostgreSQL. Это расширение для PostgreSQL, которое использует основное хранилище данных для предоставления доступа к ним, что означает, что оно поддерживает все разновидности SQL, доступные для использования. Поскольку это расширение, то оно использует все функции и расширения PostgreSQL. Вы можете совмещать временные ряды с другими типами данных, например, объединять временные ряды с метаданными, пополняя информацией выходные данные. Вы также можете выполнить более сложную фильтрацию, используя JOIN и таблицы без временных рядов. Геоинформационное обеспечение в PostgreSQL TimeScale можно использовать для отслеживания географических местоположений с течением времени, а также использовать все возможности масштабирования, предлагаемые PostgreSQL, включая репликацию.
Timestream
Amazon Web Services также предлагает базы данных временных рядов. О Timestream было объявлено совсем недавно, в ноябре 2018 года. Она добавляет еще одно хранилище данных в портфель AWS, помогая пользователям обрабатывать временные ряды, поступающие из таких источников, как устройства Интернет вещей или отслеживаемые сервисы. Его также можно использовать для хранения метрических данных, полученных из журналов, созданных несколькими службами. Это позволяет пользователям выполнять аналитические запросы к ним, помогая понять закономерности и условия, в которых работают службы.
Tiemstream, как и большинство сервисов AWS, обеспечивает простой способ масштабирования в случае, если с течением времени возрастает потребность в хранении и анализе данных.
Как видите, вариантов баз данных временных рядов на рынке множество, и это не удивительно. В последнее время, все более популярным становится анализ временных рядов, поскольку он становится все более важных для различных бизнес-операций. К счастью, есть большое количество проектов как с открытым кодом, так и коммерческих. И с большой долей вероятности вы сможете найти инструмент, который полностью удовлетворит ваши потребности.
Привет, друзья! В том году мы уже публиковали топ-25 самых популярных, а следовательно ненадежных и плохих, паролей за 2018 год. А теперь посмотрим, что изменилось за этот год. И, надеемся, что вы не увидели в этом списке ваш пароль!
Топ 25 худших паролей за 2019 год
ПозицияПароль112345212345631234567894test15password6123456787zinch8g_czechout9asdf10qwerty11123456789012123456713Aa12345614iloveyou15123416abc123171111111812312319dubsmash20test21princess22qwertyuiop23sunshine24BvtTest1232511111
В 2019 году произошло много утечек данных, которые затронули миллиарды пользователей Интернета. В связи с тем, что взлом данных становится все более распространенным явлением, интернет-пользователи должны больше внимания уделять кибербезопасности.
Самые популярные пароли содержат все очевидные и легко угадываемые комбинации чисел (12345,111111,123321), популярные женские имена (Николь, Джессика, Ханна) и просто строки букв, образующие горизонтальную или вертикальную линию на клавиатуре QWERTY (asdfghjkl) , qazwsx, 1qaz2wsx).
Год за годом мы видим одни и те же пароли в верхней части списка «худших паролей». Почему люди продолжают использовать их? Все просто - большинство людей предпочитают использовать слабые пароли, а не напрягаться, пытаясь придумать и запомнить длинные и сложные. Зачастую это означает что они используют один и тот же пароль для разных учетных записей. И если один пароль утекает в результате взлома, то хакеры получают доступ ко всем остальным учетным записям.
Решение проблемы
Однако проблему простых и одинаковых паролей можно решить довольно просто. Чтобы придумать сложный пароль воспользуйтесь нашим генератором устойчивых паролей.
Сгенерировать
Отлично, мы получили сложный и длинный пароль, но его сложно запомнить. Что же делать? Тут на помощь приходят менеджеры для хранения паролей, их сейчас очень много. Например можно воспользоваться KeePass, про который у нас есть статья в которой мы рассказываем что это такое и как этим пользоваться.